本发明属于高光谱遥感应用领域，具体公开一种地面成像高光谱区分钾盐矿物与脉石矿物的方法。
背景技术：
钾是农作物生长必须的营养元素，可以提高作物的保水性和抗病能力。钾盐矿石是生产钾肥的重要原材料。通常钾盐矿石都会与硬石膏、钙芒硝、岩盐等脉石矿物混合在一起，降低了钾盐的纯度，提升了纯化成本。传统的水化学方法提纯钾盐不仅污染环境，成本也较高。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种地面成像高光谱区分钾盐矿物与脉石矿物的方法，该方法有助于钾盐矿石的固态分选。
实现本发明目的的技术方案：一种地面成像高光谱区分钾盐矿物与脉石矿物的方法，该方法包括如下步骤：
步骤1，放置参考白板；
步骤2，放置待区分的钾盐矿物和脉石矿物的混合物；
步骤3，获取参考白板和待区分样品的成像高光谱图像；
步骤4，对上述步骤3中得到的成像高光谱图像进行预处理与数据计算；
步骤5，利用上述步骤4.3得到的数据计算结果进行判断，从而区处分钾盐矿物和脉石矿物。
所述的步骤1中的参考白板放置在hyspex成像高光谱仪的运行轨道下方。
所述的步骤2中将待区分的样品平铺放置在hyspex成像高光谱仪的扫描仪的运行轨道2下方。
所述的步骤3中的具体步骤如下：
将hyspex短波红外光谱仪安置在轨道上，启动短波红外光谱仪获取参考白板和待区分样品的成像高光谱图像。
所述的步骤4中的具体步骤如下：
步骤4.1、使用hyspex短波红外光谱仪自带的辐射校正工具对获取的光谱图像进行辐射校正；
步骤4.2、利用envi软件的经验线性方法对辐射校正后的图像进行白板定标，获得反射率图像；
步骤4.3、对步骤4.2中获得的反射率图像利用envi软件的bandmath工具按照如下公式对反射率图像进行计算，获得b1、b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8、b9、b10的值。
所述的步骤4中b1、b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8、b9、b10计算公式如下：
b1＝(r(λ＝1120)+r(λ＝1280))/(r(λ＝1230))；
b2＝(r(λ＝1320)+r(λ＝1670))/(r(λ＝1460))；
b3＝(r(λ＝1680)+r(λ＝1850))/(r(λ＝1760))；
b4＝(r(λ＝1850)+r(λ＝2080))/(r(λ＝1980))；
b5＝(r(λ＝1300)+r(λ＝1650))/(r(λ＝1100))；
b6＝(r(λ＝1850)+r(λ＝2140))/(r(λ＝1951))；
b7＝(r(λ＝1140)+r(λ＝1280))/(r(λ＝1210))；
b8＝(r(λ＝1300)+r(λ＝1680))/(r(λ＝1460))；
b9＝(r(λ＝1700)+r(λ＝1840))/(r(λ＝1800))；
b10＝(r(λ＝1840)+r(λ＝2150))/(r(λ＝1970))。
所述的步骤5中的，具体步骤如下：
利用envi软件的决策树工具进行判断，如果b1>2.14且b2>3.24且b3>2.33且b4>4.33，判断得到该矿物为光卤石型钾盐矿物；
利用envi软件的决策树工具进行判断，如果b5>2.25且b6＞2.75，判断得到该矿物为硬石膏或盐岩型脉石矿物；
利用envi软件的决策树工具进行判断，如果b7>2.06且b8>3.18且b9>2.14且b10>4.09，判断得到该矿物为钙芒硝型脉石矿物。
本发明的有益技术效果：本发明的成像高光谱技术由于实现了图像信息与光谱信息的合二为一，因而不仅可以识别不同类型的物质，也可以不同类型物质的空间分布情况，为钾盐的固态分选提供的新途径。(1)由于成像光谱积分时间短，可以快速地对钾盐矿物和脉石矿物进行判别，因而具有很高的效率；(2)可以与传送带和自动分选装置结合，实现钾盐的固态分选。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步详细说明。
本发明所提供的一种地面成像高光谱区分钾盐矿物与脉石矿物的方法，该方法包括如下步骤：
步骤1，放置参考白板，具体步骤如下：
将参考白板放置在hyspex成像高光谱仪的运行轨道下方；
参考白板为漫反射白板。
步骤2，放置待区分的样品，具体步骤如下：
将待区分的样品平铺放置在hyspex成像高光谱仪的扫描仪的运行轨道2下方；
上述待区分的样品为钾盐矿物和脉石矿物的混合物。
步骤3，获取参考白板和待区分样品的成像高光谱图像，具体步骤如下：
首先将hyspex短波红外光谱仪安置在轨道上，之后启动hyspex短波红外光谱仪获取参考白板和待区分样品的成像高光谱图像。
步骤4，对上述步骤3中得到的成像高光谱图像进行预处理与数据计算，具体步骤如下：
步骤4.1、使用hyspex短波红外光谱仪自带的辐射校正工具对获取的光谱图像进行辐射校正；
步骤4.2、利用envi软件的经验线性方法对辐射校正后的图像进行白板定标，获得反射率图像；
步骤4.3、对步骤4.2中获得的反射率图像利用envi软件的bandmath工具按照如下公式对反射率图像进行计算，获得b1、b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8、b9、b10的值如下所示：
b1＝(r(λ＝1120)+r(λ＝1280))/(r(λ＝1230))；
b2＝(r(λ＝1320)+r(λ＝1670))/(r(λ＝1460))；
b3＝(r(λ＝1680)+r(λ＝1850))/(r(λ＝1760))；
b4＝(r(λ＝1850)+r(λ＝2080))/(r(λ＝1980))；
b5＝(r(λ＝1300)+r(λ＝1650))/(r(λ＝1100))；
b6＝(r(λ＝1850)+r(λ＝2140))/(r(λ＝1951))；
b7＝(r(λ＝1140)+r(λ＝1280))/(r(λ＝1210))；
b8＝(r(λ＝1300)+r(λ＝1680))/(r(λ＝1460))；
b9＝(r(λ＝1700)+r(λ＝1840))/(r(λ＝1800))；
b10＝(r(λ＝1840)+r(λ＝2150))/(r(λ＝1970))。
其中，r(λ)表示反射率图像波长为λnm处的反射率值，例如r(λ＝1120)代表波长为1120nm处的反射率数值。
步骤5，利用上述步骤4.3得到的数据计算结果进行判断，从而区处分钾盐矿物和脉石矿物，具体步骤如下：
利用envi软件的决策树工具进行判断，如果b1>2.14且b2>3.24且b3>2.33且b4>4.33，判断得到该矿物为光卤石型钾盐矿物；
利用envi软件的决策树工具进行判断，如果b5>2.25且b6＞2.75，判断得到该矿物为硬石膏或盐岩型脉石矿物；
利用envi软件的决策树工具进行判断，如果b7>2.06且b8>3.18且b9>2.14且b10>4.09，判断得到该矿物为钙芒硝型脉石矿物。
上面结合实施例对本发明作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。本发明中未作详细描述的内容均可以采用现有技术。